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Distribution Planning Model

Distribution Planning Model. Supply Chain Management : Strumenti e case studies. Bressanone, 17 Settembre 2003. Toolsgroup. Toolsgroup :Profilo della Società.

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Presentation Transcript

  1. Distribution Planning Model Supply Chain Management : Strumenti e case studies Bressanone, 17 Settembre 2003

  2. Toolsgroup

  3. Toolsgroup :Profilo della Società • Toolsgroup è stata fondata nel 1993 da Eugenio Cornacchia (MIT), e Joseph Shamir (Tel Aviv University ) insieme ad un gruppo di esperti nelle tecniche di pianificazione e programmazione su progetti “World Class” • Toolsgroup sviluppa, distribuisce e supporta DPM : un “Sistema di pianificazione della Supply chain basato sul Servizio” altamente affidabile • DPM ha iniziato ad essere distribuito nel 1996, la release corrente è la V4.1.0 • Toolsgroup conta oggi 40 dipendenti, con uffici in Milano, Barcelona, Diemen NL, Watford UK • DPM conta oggi più di 120 installazioni nel mondo ed è il primo software della pianificazione della domanda in Italia per clienti e numero di installazioni (43 clienti, 54 installazioni) La “mission” aziendale di Toolsgroup è di fornire soluzioni avanzate di pianificazione ed ottimizzazione della Supply Chain attraverso un technology transfer supportato dallo strumento DPM

  4. Toolsgroup : Clienti

  5. ERP e APS

  6. “ERP” (ENTERPRISE RESOURCE PLANNING) ERP: SISTEMI INTEGRATI PER LA GESTIONE DELL’AZIENDA • MODELLA L’AZIENDA NEL SUO COMPLESSO ED E’ IL “PROPRIETARIO” DEL DATA BASE AZIENDALE • SUPPORTA PREVALENTEMENTE FUNZIONI OPERATIVE, ESECUTIVE E DI CONTROLLO • LAVORA TIPICAMENTE “ON LINE” RISPETTO ALL’OPERATIVITA’ ED E’ COLLEGATO DIRETTAMENTE AI SISTEMI DI “FIELD DATA COLLECTION” • FOCALIZZATO SULLA INTEGRAZIONE E COORDINAMENTO DEI VARI PROCESSI (GESTIONE ANAGRAFICHE, GESTIONE CLIENTI, GESTIONE FORNITORI, CONTABILITA’ E FINANZA...) • FUNZIONALITA’ TIPICAMENTE DATA BASE INTENSIVE

  7. “APS” (ADVANCED PLANNING SYSTEM) APS : SISTEMI AVANZATI DI SUPPORTO DECISIONALE • MODELLA UN PROCESSO OPERATIVO E RELATIVI VINCOLI; SPESSO SI APPOGGIA A UNA BASE DATI LOCALE STRUTTURATA SUL TIPO DI PROCESSO DA GESTIRE • SUPPORTA TIPICAMENTE PROCESSI DECISIONALI, ELABORA PROPOSTE DI AZIONI, RISOLVENDO LE PRIORITA’ E OTTIMIZZANDO OVE POSSIBILE L’UTILIZZO DELLE RISORSE NEL RISPETTO DEI VINCOLI • LAVORA TIPICAMENTE “OFF LINE” RISPETTO ALL’OPERATIVITA’ E SCAMBIA DATI CON LA BASE DATI AZIENDALE • FOCALIZZATO SULL’OTTIMIZZAZIONE DI UNO SPECIFICO PROCESSO OPERATIVO • FUNZIONALITA’ TIPICAMENTE CPU MEMORY INTENSIVE

  8. Inventory Modeling Demand Modeling DPM Collocazione funzionale Supply Chain Planning (SCP) Fulfillment Planning & Business Optimization Fulfillment Level DPM i2 SAP/APO Manugistics Production Planning Demand Planning Material &Transpt. Requirement planning Fulfillment Time SAP/R3 BAAN JDE MOVEX ERP/ Supply Chain Execution (SCE) Fulfillment Execution

  9. La Suite DPM

  10. Pianificazione della supply chain prevedere, produrre e distribuire per garantire il livello di servizio al cliente Demand Modelling (FBFTM) Calcolo automatico delle previsioni di vendita su base storica - Demand Planner Demand Planning Strumenti di supporto interattivi per la pianificazione commerciale Basic Inventory Planning Supporto di base per l’assegnazione manuale dei parametri di gestione dello stock per prodotto/magazzino e aggregati propedeutico all’uso di funzioni di riordino automatico (es. consente di assegnare livelli di riordino in quantità o periodi di copertura fissa, lotti minimi di riordino, intervallo di riordino ecc.) - Fulfilment Planner Service & Stock Planning (STSTM) Sistema avanzato di pianificazione che consente di calcolare in automatico i livelli di stock ottimizzati per raggiungere l’obiettivo di servizio pianificato Requirements Basic Planning Calcola le proposte di approvvigionamento necessarie per ripristinare la scorta obiettivo in base al livello di scorta per ogni singolo magazzino, agli ordini emessi e al portafoglio ordini cliente (es. consente di gestire il CRP) - Replenishment Planner Replenishment Tunneling (DRTTM) Calcola i fabbisogni e crea le proposte correnti e previste, per tutti i prodotti in tutti i magazzini. Segnala il valore minimo e il valore massimo (tunnel); tali calcoli sono basati sulla situazione corrente dello stock, sulle previsioni e sulle forzature commerciali

  11. Produzione e/o Fornitori Trasporti e Distribuzione Clienti finali e Punti Vendita Pianificazione acquisti e/o emissione dei piani produttivi Pianificazione dei flussi di riapprovvigionamento Aree di vendita Previsioni di domanda per articolo e area di vendita Pianificazione a capacità finita di fornitori e/o produzione Pianificazione scorte eservizio al cliente Copertura funzionale

  12. Pianificazione del Servizio • Oggi, il livello di servizio (disponibilità del prodotto) è un fattore di successo che richiede un’accurata pianificazione e gestione. Esso consente di ottenere: • un significativo miglioramento dell’utile • un vantaggio competitivo per Marketing e Vendite • La maggior parte delle aziende si affida a procedure carenti di previsione e si limita a pianificare i livelli delle scorte basandosi spesso sulla sola esperienza. Il Management ha bisogno di strumenti per pianificare la suaSTRATEGIA DI SERVIZIO: definireobiettivi di servizio per ognisegmento prodotto/mercato.

  13. 1 Pianificare la domanda futura Modello previsionale 2 Pianificare il servizio (e di conseguenza lo stock) Modello S.T.S. (Stock to Service) 3 Pianificare i flussi di materiale in ogni stock-location Modello D.R.T. (Distribution Req. Tunnelling) Pianificazione del Servizio • Per definire la “Strategia di Servizio” e garantire la sua esecuzione, il management deve:

  14. Il fenomeno “domanda” • La domanda e’ costituita dalla somma di linee ordine clienti con frequenze di arrivo e dimensioni variabili in maniera stocastica. • La probabilita’ di ordinazione ha una sua distribuzione statistica, con un limite assoluto inferiore pari a zero. • La dimensione della linea d’ordine ha una sua distribuzione statistica, con un limite assoluto inferiore pari alla confezione minima di vendita. • La probabilita’ di arrivo e la dimensione media della linea d’ordine possono entrambe variare secondo tendenze e comportamenti stagionali con correlazioni facilmente rilevabili. • La frequenza di ordinazione in linee d’ ordine e’ un parametro indispensabile per modellare in modo affidabile il comportamento statistico della domanda. • I modelli previsivi tradizionali, che trattano solo le quantita’: • possono forse tentare di essere precisi nel calcolo dei valori previsti • non possono pero’ dare alcuna informazione attendibile sulle possibili deviazioni stocastiche rispetto ai valori previsti.

  15. Valutazione dei benefici L’introduzione del Fulfilment Planner riduce i costi e aumenta la disponibilità dei prodotti • Stato attuale • Obiettivo Costo 0 20 40 60 80 100 Livello di Servizio (%) (N° linee ordine completamente evase dal pronto) (N° linee ordine totali) Livello di servizio = x 100 La valutazione dei benefici ottenibili viene effettuata misurando leprestazioni logistiche (scorte e di livello di servizio erogato) ele prestazioni logisticheottenibili con lo strumento di pianificazione (fissato il livello di servizio obiettivo).

  16. Modelli Previsivi evoluti :Demand Modelling e Demand planning

  17. La pianificazione del servizio e delle scorte deve basarsi sulle caratteristiche della domanda futura generate da un modello previsionale specificatamente progettato per il “servizio da stock”: - tecniche di previsione avanzate e autoadattanti - stabilità: per evitare “over-stock” o “rotture” - filtraggio della domanda “lumpy” • approccio bottom-up, verificato con vista top-down, permette • il calcolo di previsioni a livello di singolo articolo - calcolo previsionale dei parametri logistici : quantità, frequenza, variabilità - funzioni interattive di supporto per parametri commerciali e di stagionalità - integrabile con procedure di previsioni aggregate esistenti Il Modello Previsionale

  18. PIANIFICARE LE RISORSE AZIENDALI • LA MAGGIOR PARTE DELLE DECISIONI CHE RICHIEDONO UN SUPPORTO PREVISIVO HANNO COME PRINCIPALE OBIETTIVO L’ACQUISIZIONE DI RISORSE DI VARIO GENERE • NON ESISTONO PROCESSI REALI IN AZIENDA CHE POSSONO PERMETTERSI DI ACQUISIRE RISORSE SENZA ALCUN MARGINE O RIDONDANZA PER FAR FRONTE A POSSIBILI ERRORI DI STIMA • E’ PERCIO’ UN ERRORE GRAVISSIMO BASARSI SU PREVISIONI PRESE COME VALORI DETERMINISTICI • E’ COMUNQUE INEFFICIENTE AGGIUNGERE MARGINI DI SICUREZZA IN MODO EMPIRICO E INCONTROLLATO • L’ IMPORTANZA DELLE COMPONENTI STOCASTICHE

  19. COMPONENTI STOCASTICHE IN PIANIFICAZIONE • BEN POCHI PROCESSI DI PIANIFICAZIONE IN REALTA’ USANO DIRETTAMENTE LE PREVISIONI DI VENDITA (BUDGET VENDITE, ATTIVITA’ DI PRELIEVO NEI MAGAZZINI DI “FRONT-END”, ATTIVITA’ DI CONSEGNA FINALE AL CLIENTE) • LA PIANIFICAZIONE DELLA MAGGIOR PARTE DELLE RISORSE DEVE ESSERE TARATA SU UNA STIMA DI ALTRI FLUSSI “DERIVATI” • IL CALCOLO DI TALI FLUSSI E’ TRADIZIONALMENTE AFFIDATO A SISTEMI (DRP, MPS, MRP, MRPII ecc.) CHE TRATTANO I DATI COME VALORI DETERMINISTICI • UN CORRETTO MODELLO DI PIANIFICAZIONE DEVE INVECE ESSERE IN GRADO DI PRESENTARE I FLUSSI CON LE LORO COMPONENTI STOCASTICHE

  20. IL FENOMENO “DOMANDA” • LA DOMANDA (quantità) E’ COSTITUITA DALLA SOMMA DI LINEE ORDINE CLIENTI CON FREQUENZE DI ARRIVO E DIMENSIONI VARIABILI IN MANIERA STOCASTICA • LA PROBABILITA’ DI ORDINAZIONE HA UNA SUA DISTRIBUZIONE STATISTICA, CON UN LIMITE ASSOLUTO INFERIORE PARI A ZERO • LA DIMENSIONE DELLA LINEA D’ORDINE HA UNA SUA DISTRIBUZIONE STATISTICA, CON UN LIMITE ASSOLUTO INFERIORE PARI ALLA CONFEZIONE MINIMA DI VENDITA • LA PROBABILITA’ DI ARRIVO E LA DIMENSIONE MEDIA DELLA LINEA D’ORDINE POSSONO ENTRAMBE VARIARE SECONDO TENDENZE E COMPORTAMENTI STAGIONALI CON FREQUENTI CROSS-CORRELAZIONI FACILMENTE RILEVABILI

  21. SERIE STORICHE: QUANTITA’ E LINEE D’ORDINE • IPOTIZZIAMO DI AVERE DUE SERIE STORICHE CON IDENTICHE QUANTITA’ MA RIGHE D’ORDINE DIFFERENTI : Quantità 96 75 144 110 135 52 Righe ordine - 1° CASO: 92 71 138 105 132 50 Righe ordine - 2° CASO: 1 1 2 1 3 1 • SI PUO’ IPOTIZZARE LO STESSO TIPO DI DISTRIBUZIONE STATISTICA IN ENTRAMBI I CASI ? • SI PUO’ RAGIONEVOLMENTE IPOTIZZARE NEI DUE CASI UN IDENTICO RAPPORTO FRA SEGNALE (TENDENZA, STAGIONALITA’) E RUMORE CASUALE ? • I DUE ARTICOLI APPARTENGONO ALLA STESSA CLASSE ABC? RISULTA DUNQUE ESSENZIALE UN MODELLO PREVISIVO “FREQUENCY BASED”

  22. “DEMAND MODELLING”: OBIETTIVI A CONFRONTO • MODELLI TRADIZIONALI • MASSIMA ATTENZIONE ALLA PRECISIONE • SCARSA ATTENZIONE ALLA MISURAZIONE DEGLI ERRORI • MANCANZA DI MECCANISMI AFFIDABILI PER DESCRIVERE LA DISTRIBUZIONE PROBABILISTICA DELLA DOMANDA • MODELLI AVANZATI • MASSIMA ATTENZIONE A MECCANISMI AFFIDABILI DI DESCRIZIONE DELLA DISTRIBUZIONE PROBABILISTICA DELLA DOMANDA DA CUI RICAVARE: • PREVISIONI STABILI E AFFIDABILI • STIME PRECISE DEGLI ERRORI PREVISIVI E DELLA LORO DISTRIBUZIONE STATISTICA

  23. Pianificazione del Servizio e Ottimizzazione dello Stock

  24. CATENE DISTRIBUTIVE “SERVICE DRIVEN” I mercati che per primi hanno evidenziato la necessità di un nuovo approccio alla gestione aziendale sono quelli dove: • il servizio determina il posizionamento sul mercato (alimentare, CPG) • il mercato è sensibile al servizio reso (ricambistica, medicinali, etc.) • le scorte rappresentano parte significativa dei capitali investiti l’approccio corretto: • spostare il fattore trainante dalla reazione alla domanda (demand driven) alla pianificazione del livello di servizio (service driven) • pianificare per evitare un comportamento decisionale “isterico“ • la scorta è un investimento il cui ritorno è sotto controllo

  25. “SERVICE PLANNING”: CURVE “STS” AGGREGATE • IMMOBILIZZO “GLOBALE” RISPETTO AL SERVIZIO “GLOBALE” • AGGREGAZIONE DELLE CURVE “STS” INDIVIDUALI (SINGOLE SKUL) • APPROCCI TRADIZIONALI: • ASSEGNARE AD OGNI SKUL UN “TARGET” DI SERVIZIO PARI AL GLOBALE • ASSEGNARE AD OGNI SKUL LA STESSA “COPERTURA” TEMPORALE • APPROCCIO ALTERNATIVO: • ASSEGNARE AD OGNI SKUL UN “TARGET” DI SERVIZIO DIFFERENZIATO • IN MODO DA OTTIMIZZARE UN OBBIETTIVO GLOBALE PRESCELTO QUALE: • MINIMO IMMOBILIZZO GLOBALE IN VALORE • MASSIMO MARGINE LORDO • MINIMO VOLUME DI STOCCAGGIO OCCUPATO • MASSIMA VITA RESIDUA • MINIMO RISCHIO DI OBSOLESCENZA • ECC.

  26. La Curva Stock - Servizio (S.T.S.) La curva STS dipende dalle caratteristiche della domanda e dai parametri logistici di riapprovvigionamento. 6 5 4 Stock 3 (Mesi) 2 1 0 0 20 40 60 80 100 Livello di Servizio (%)

  27. 6 Stock Aggregato 5 Voi siete qui 4 3 (Mesi) 2 1 0 0 20 40 60 80 100 Livello medio di Servizio (%) La Curva Stock - Servizio aggregata Quanto costerà migliorare il livello di servizio ?

  28. Efficienza dello Stock Il modo più efficiente (stock) per raggiungere l’obiettivo di servizio globale. • DPM differenzia gli obiettivi di servizio per singolo articolo per ottimizzare il livello di servizio globale. • Il processo di ottimizzazione genera una curva Stock-Servizio globale più efficiente. DIFFERENZIAZIONE = OTTIMIZZAZIONE

  29. Dal DRP al DRT

  30. IL SIGNIFICATO E IL RUOLO DEL “D.R.P.” • IN ORIGINE IL DRP (DISTRIBUTION REQUIREMENTS PLANNING) CONSISTEVA NEL CALCOLO DEI FABBISOGNI DISTRIBUTIVI DEL PRODOTTO FINITO CON LOGICHE DERIVATE DA QUELLE MRP (=MATERIALS REQUIREMENTS PLANNING) • ATTUALMENTE AI DRP (DISTRIBUTION RESOURCES PLANNING) E’ ANCHE RICHIESTO IL CALCOLO DEI FABBISOGNI DI RISORSE DISTRIBUTIVE • UN’ EVOLUZIONE ANCORA UNA VOLTA ANALOGA A QUELLA DELL’ MRP CHE DIVENTAVA MRPII (MANUFACTURING RESOURCES PLANNING) • COME L’ MRP TENDE A SIMULARE UNA LOGICA DI CONTROLLO LOCALE AD OGNI STADIO (NETTIFICA, CONFRONTO CON LIVELLI DI RIORDINO, ARROTONDAMENTO AL LOTTO, ECC.) RIBALTANDO VIA VIA IL RISULTATO SULLO STADIO A MONTE

  31. VANTAGGI E SVANTAGGI DEL “D.R.P.” • IL PIU’ IMPORTANTE VANTAGGIO DEL CONCETTO “DRP”: LA VISIBILITA’ INTEGRATA SU TUTTA LA “SUPPLY-CHAIN” TENDE A ELIMINARE I CLASSICI PROBLEMI DI INSTABILITA’ DEL SISTEMA • I DRP ATTUALI PRESENTANO PERO’ I SEGUENTI SVANTAGGI: • CONGELAMENTO ARTIFICIALE DEI PIANI • TRATTAMENTO DEI RISULTATI DEI CALCOLI COME DETERMINISTICI • NESSUN MARGINE PER UNA VERA OTTIMIZZAZIONE DELLE RISORSE

  32. “DISTRIBUTION RESOURCES TUNNELLING” • I MECCANISMI DI “TUNNELLING” (DRT): • PRODUCONO DEI “TUNNELS“ DI FABBISOGNO PER OGNI ITEM IN OGNI MAGAZZINO • ELIMINANO I “NUMERI MAGICI “ PRODOTTI DALLA LOGICA TRADIZIONALE DI CONTROLLO SCORTE • SFRUTTANO LA PRESENZA DI BUFFERS PER LASCIARE MARGINI DI OTTIMIZZAZIONE • NON APPLICANO ALCUN ARROTONDAMENTO AL LOTTO DURANTE IL PROCESSO DI “PULL“ (PROPAGAZIONE FABBISOGNI VERSO MONTE) NE’ CONGELANO ALCUNA QUANTITA’ • I MARGINI DI OTTIMIZZAZIONE RESTANO INTATTI FINO ALL’ ULTIMO MOMENTO UTILE PER PRENDERE LE DECISIONI

  33. Burmah Castrol Case Study DPM in Burmah Castrol (lubrificanti) A Case Study

  34. Burmah Castrol Case Study Burmah Castrol: Company profile • Produzione e distribuzione di lubrificanti e prodotti chimici • 20.000 dipendenti • Operations in 50 paesi • Prodotti distribuiti in 150 paesi • Fatturato 4.500 miliardi US$ (75% lubrificanti )

  35. Burmah Castrol Case Study Burmah Castrol (la rete distributiva) • Una rete complessa di stabilimenti produttivi e magazzini (business units); • I magazzini nazionali sono riapprovvigionati da diversi stabilimenti ; • Alcuni magazzini nazionali servono quote di domanda estera oltre alla domanda locale; • La domanda è caratterizzata da forte stagionalità e condizionata da iniziative commerciali (promozioni, etc.); • Il sistema distributivo europeo è supportato da diversi sistemi ERP e protocolli di codifica; • Alte giacenze lungo la rete.

  36. Obiettivi di progetto: Trarre vantaggio da una logistica integrata a livello europeo: Concentrazione di siti produttivi Riduzione delle giacenze Incremento del livello di servizio (in modo da aumentare la fedeltà al Brand) Introdurre una formalizzazione del metodo di collaborazione e di comunicazione interna: responsabilità obiettivi Consolidare una cultura operativa “service driven” a livello di gruppo come base di un processo di business evoluto e competitivo. Burmah Castrol Case Study

  37. Burmah Castrol Case Study • Perchè DPM • Per fornire una unica piattaforma per i processi a tutta l’organizzazione; • Modularità per supportare processi evolutivi a lungo termine • Per fornire una piattaforma che : • sia guidata dal livello di servizio, • garantisca elevata affidabiltà delle previsioni, • supporti strumenti integrati per la riduzione dei costi, • garantisca una rapida implementazione, • Per introdurre un linguaggio comune nel processo di pianificazione di tutte le business units europee

  38. Internet Localplanning system Localplanning system Sales orders Purchase orders Architettura funzionale del sistema Localplanning system Localplanning system Localplanning system Weekly Re-supply Proposals Local ERP

  39. Risultati • prima installazione 4th Qtr 1996 • 26 installazioni in Europa (22 paesi) • Riduzione della giacenza a livello della rete europea del 40% * • Incremento del livello di servizio di 9 punti (media europea) * • Errore medio delle previsioni ridotto al 15% * • Errore medio delle previsioni per gli alto movimentati ridotto al 5% * • Dal 1998, DPM è diventato lo standard Castrol per la eccellenza previsiva * data supplied by Burmah Castrol

  40. SAIM ZF Case Study DPM in SAIM ZF Distributore Ricambi a livello nazionale

  41. LA SAIM LA SAIM È UNA AZIENDA PRIVATA DI DISTRIBUZIONE STRUTTURATA IN CINQUE DIVISIONI : - AUTOMOTIVE - MARINO - BIKE - INDUSTRIALE - ORIGINAL EQUIPMENT LA SAIM FA PARTE DEL GRUPPO DONÀ ED È IN JOINT VENTURE CON LA ZF ITALIA. LA DIVISIONE AUTOMOTIVE DELLA SAIM OPERA NEL SETTORE DELLA DISTRIBUZIONE DI RICAMBI PER AUTO E VEICOLI INDUSTRIALI.

  42. TRENTINO- ALTO ADIGE FRIULI-VENEZIA GIULIA VALLE d'AOSTA VENETO LOMBARDIA PIEMONTE 1 Magazzino centrale EMILIA-ROMAGNA LIGURIA MARCHE TOSCANA 16 Magazzini Periferici UMBRIA ABRUZZI LAZIO MOLISE 16.000 Item Gestiti PUGLIA CAMPANIA 20.000 Linee Ordine al mese BASILICATA SARDEGNA 3.500 Clienti CALABRIA SICILIA SAIM DAM : STRUTTURA E NUMERI

  43. IL CASO SAIM ALLA FINE DEL 1995 LA SAIM DECIDE DI AVVIARE UN PROGETTO DI ANALISI DELLA SITUAZIONE LOGISTICA, AVENDO RILEVATO UN PROGRESSIVO AUMENTO DELLA GIACENZA NEL CORSO DEGLI ULTIMI ANNI SINO A RAGGIUNGERE UN VALORE DELLE SCORTE LUNGO LA CATENA DISTRIBUTIVA GIUDICATO ECCESSIVO. IN UN MERCATO SEMPRE PIÙ COMPETITIVO HA AVVERTITO LA DUPLICE ESIGENZA DI RAZIONALIZZARE I COSTI E DI MIGLIORARE IL PRESIDIO DEL MERCATO. LA STRADA INTRAPRESA È STATA QUELLA DI OTTIMIZZARE LA GESTIONE DELLE SCORTE FINALIZZANDOLA ALLA PIANIFICAZIONE DEL LIVELLO DI SERVIZIO AL MERCATO. SAIM HA PERCEPITO CHE IL LIVELLO DI SERVIZIO NON È SOLO UN NUMERO TEORICO, MA HA UN FORTE SIGNIFICATO PRATICO, NON SOLO IN TERMINI DI MISURAZIONE DELLA SODDISFAZIONE DEL CLIENTE, MA ANCHE E SOPRATTUTTO IN TERMINI DI AUMENTO DEL FATTURATO.

  44. L’ANALISI DELLA SITUAZIONE L’ANALISI EFFETTUATA EVIDENZIA LA SEGUENTE SITUAZIONE : - CONFERMA UN VALORE DELL’INDICE DI ROTAZIONE BASSOPER IL TIPO DI REALTÀ DISTRIBUTIVA IN ESAME - EVIDENZIA UN FORTESBILANCIAMENTO DELLE SCORTE : . SIA IN TERMINI DIMIX(STOCK ECCESSIVO SUGLI ARTICOLI BASSO E MEDIO MOVIMENTATI) . SIA IN TERMINI DIALLOCAZIONE(STOCK ECCESSIVO SUI PERIFERICI SUGLI ARTICOLI BASSO MOVIMENTATI) - EVIDENZIA UNLIVELLO DI SERVIZIONON BRILLANTE, SOPRATTUTTO SUGLI ARTICOLI ALTO MOVIMENTATI

  45. L’ANALISI DELLE CAUSE • LE PRINCIPALI CAUSE DELLA SITUAZIONE SONO STATE RILEVATE ESSERE : • - UNA PIANIFICAZIONE DEI FABBISOGNI COSTRUITA PREVALENTEMENTE IN BASE ALL’ANDAMENTO STORICODELLEVENDITE • - LA MANCANZA DIMISURAZIONEDEI PARAMETRI LOGISTICI • - UNA POLITICA DI GESTIONE DELLE SCORTE CARENTE E NONDIFFERENZIATA • - L’ASSENZA DIPIANIFICAZIONE DEL SERVIZIO • LA MANCANZA DI UN EFFICACE STRUMENTO DI SUPPORTO ALLA PIANIFICAZIONE • L’ASSENZA DI UN COORDINAMENTO OPERATIVO TRA GLI ATTORI COINVOLTI NELLA SUPPLY CHAIN

  46. GLI INDICATORI DI PERFORMACE PER UNA AZIENDA DI DISTRIBUZIONE DI BENI DI CONSUMO,TRA I PARAMETRI LOGISTICI PIÙ SIGNIFICATIVI PER IL MONITORAGGIO DELLE PERFORMANCE DEL MAGAZZINO VI SONO : - L’INDICE DI ROTAZIONEDELLE SCORTE - ILLIVELLO DI SERVIZIO ( FULFILLMENT ) OFFERTO QUESTI DUE PARAMETRI DETERMINANO ANCHE LA “BONTÀ” DEL SISTEMA DI PIANIFICAZIONE E GESTIONE, IL PRIMO IN TERMINI DI EFFICIENZA ED IL SECONDO IN TERMINI DI EFFICACIA

  47. IL LIVELLO DI SERVIZIO IL LIVELLO DI SERVIZIO INDIVIDUA LA CAPACITÀ DI FAR FRONTE ALLA DOMANDA DI MERCATO, VIENE VALORIZZATO IN TERMINI PERCENTUALI E PUÒ ESSERE ESPRESSO IN TERMINI DI QUANTITÀ O DI VALORE. SI PUÒ CALCOLARE COME % DI MATERIALE DISPONIBILE RISPETTO AL MATERIALE RICHIESTO O, PIÙ CORRETTAMENTE COME % DI RIGHE D’ORDINE COMPLETAMENTE EVADIBILI (definizione secondo HP, XEROX, CATERPILLAR E ALTRI)

  48. IL CASO SAIM : I RISULTATI OTTENUTI NELLE FIGURE CHE SEGUONO SONO SCHEMATIZZATI I RISULTATI OTTENUTI DALL’APPLICAZIONE DELLE LOGICHE E DALL’INSERIMENTO DELLO STRUMENTO DPM. SONO TRACCIATI CIRCA 65 MESI DI RILEVAZIONI DEI PARAMETRI FONDAMENTALI : - ANDAMENTO DELLE VENDITE E DELLO STOCK IN VALORE, NORMALIZZATI IN BASE 100 - ANDAMENTO DELL’INDICE DI ROTAZIONE PUNTUALE E MEDIO - ANDAMENTO DEL LIVELLO DI SERVIZIO DOVE : - P1 INDIVIDUA LA PARTENZA OPERATIVA DEL SISTEMA (3 MESI DOPO L’INSTALLAZIONE DEL DPM) - P2,P3,P4 SONO LE CHIUSURE D’ANNO DEI SUCCESSIVI 3 ANNI

  49. IL CASO SAIM : IL VENDUTO E LO STOCK

  50. IL CASO SAIM : L’INDICE DI ROTAZIONE (puntuale e medio)

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